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数据宝库

ConsensusPathDB

  • 更新日期:2025-06-02 19:31:49
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详细介绍:

ConsensusPathDB

综合通路数据库详细介绍及使用攻略

集成分子相互作用网络的权威数据库 - 为生物信息学研究提供强大的分子网络分析工具

德国马克斯·普朗克研究所开发

数据库概述

 

权威背景

开发机构:德国马克斯·普朗克分子遗传学研究所计算分子生物学部门
建立时间:2008年首次发布,持续更新至今
国际影响:Nature、Cell等顶级期刊广泛引用的权威数据库

核心使命

整合来自多个公共数据库的分子功能相互作用信息,为研究人员提供一个统一、全面的分子网络分析平台。

支持基因富集分析、通路分析、蛋白质相互作用网络构建等多种生物信息学分析需求。

数据库功能概览

ConsensusPathDB功能概览

ConsensusPathDB网页界面主要功能图形化概览

32+

集成数据源

百万级

相互作用数据

多物种

人类/小鼠/酵母

多功能

分析工具集

核心功能特色

 

相互作用查询

  • 蛋白质-蛋白质相互作用
  • 基因调控网络
  • 代谢通路网络
  • 信号传导网络
  • 药物-靶点相互作用

富集分析

  • 基因集过表达分析
  • GO功能富集
  • KEGG通路富集
  • Reactome通路分析
  • 自定义基因集分析

网络可视化

  • 交互式网络图
  • Cytoscape集成
  • 模块化网络分析
  • 重叠图表示
  • 自定义网络布局

数据库内容与功能架构

ConsensusPathDB内容与功能架构

ConsensusPathDB数据库内容与网页界面功能架构图

数据类型与覆盖范围

 

集成数据源

通路数据库

  • • KEGG
  • • Reactome
  • • BioCarta
  • • WikiPathways
  • • SMPDB

相互作用数据库

  • • STRING
  • • BioGRID
  • • IntAct
  • • MINT
  • • DIP

基因本体

  • • Gene Ontology
  • • OMIM
  • • MGI
  • • SGD

药物数据库

  • • DrugBank
  • • PharmGKB
  • • STITCH
  • • CTD

支持物种

人类 (Homo sapiens)

最完整的数据覆盖,包含所有类型的分子相互作用

小鼠 (Mus musculus)

模式生物数据,支持比较基因组学研究

酵母 (Saccharomyces cerevisiae)

经典模式生物,基础生物学研究的重要资源

相互作用类型

蛋白质相互作用

  • • 二元相互作用(Binary interactions)
  • • 复合物相互作用(Complex interactions)
  • • 酶-底物关系
  • • 结合伙伴关系

基因调控

  • • 转录因子-靶基因关系
  • • miRNA调控关系
  • • 表观遗传调控
  • • 遗传相互作用

代谢网络

  • • 酶催化反应
  • • 代谢物转化
  • • 代谢通路连接
  • • 辅因子依赖性

信号传导

  • • 激酶-底物关系
  • • 磷酸化级联
  • • 信号通路串扰
  • • 细胞表面受体信号

网络图示例

ConsensusPathDB网络图示例

ConsensusPathDB分子相互作用网络图示例

分析工具详解

 

基因集富集分析 (Gene Set Analysis)

分析类型

过表达分析 (Over-representation)

基于超几何分布检验,识别在基因列表中显著富集的功能类别

GSEA分析

基于基因排序列表的基因集富集分析,无需预设阈值

网络邻域分析

基于蛋白质相互作用网络的邻域富集分析

功能注释数据库

Gene Ontology (GO)
KEGG Pathways
Reactome Pathways
BioCarta Pathways
WikiPathways
Neighborhood-based Sets

相互作用网络查询

单基因查询

  • • 输入基因名或ID
  • • 获取所有相互作用伙伴
  • • 查看相互作用类型
  • • 下载网络数据

基因列表查询

  • • 批量基因输入
  • • 构建子网络
  • • 识别网络模块
  • • 计算网络属性

网络可视化

  • • 交互式网络图
  • • 节点大小和颜色自定义
  • • 边类型区分显示
  • • 导出高质量图片

高级分析功能

代谢物分析

支持代谢物列表的通路富集分析,连接代谢组学和基因组学数据

  • • KEGG代谢通路分析
  • • SMPDB代谢网络
  • • 代谢物-基因关联

药物靶点分析

整合药物-靶点相互作用数据,支持药物重定位和靶点预测

  • • DrugBank集成
  • • STITCH化合物网络
  • • 药物作用机制分析

Cytoscape集成

通过插件与Cytoscape无缝集成,实现高级网络分析和可视化

  • • 直接数据导入
  • • 网络拓扑分析
  • • 社区检测算法

批量数据下载

提供REST API和批量下载接口,支持程序化数据访问

  • • RESTful API接口
  • • 多种数据格式
  • • 自动化工作流程

使用流程指南

 
1

访问数据库

网站访问

主站: http://consensuspathdb.org
镜像站: http://cpdb.molgen.mpg.de
支持移动端浏览器访问

浏览器要求

支持JavaScript的现代浏览器
推荐Chrome、Firefox、Safari
需要启用cookies和弹窗
2

准备基因列表

支持的ID类型

  • • Entrez Gene ID
  • • Gene Symbol
  • • Ensembl ID
  • • UniProt ID
  • • RefSeq ID

输入格式

  • • 每行一个基因ID
  • • 逗号分隔列表
  • • 制表符分隔
  • • 支持混合ID类型
  • • 最大5000个基因

数据质量检查

  • • 去除重复ID
  • • 检查ID有效性
  • • 物种匹配验证
  • • 提供映射报告
  • • 建议标准化ID
3

选择分析类型

基因集富集分析

分析基因列表在预定义功能基因集中的富集程度

Over-representation GSEA Network-based

相互作用网络分析

构建和分析基因之间的分子相互作用网络

PPI Networks Regulatory Metabolic

单基因查询

查询单个基因的所有已知分子相互作用

Interaction Partners Pathways GO Terms

代谢物分析

分析代谢物列表的通路富集和网络分析

KEGG Pathways SMPDB Reactome
4

设置分析参数

富集分析参数

P值阈值 默认: 0.01
最小基因集大小 默认: 2
最大基因集大小 默认: 500
多重检验校正 FDR (Benjamini-Hochberg)

数据库选择

5

结果解读与下载

结果表格

  • • 按p值排序的富集条目
  • • 基因集大小和重叠数
  • • 富集倍数计算
  • • 基因列表详情
  • • 可交互排序和筛选

网络可视化

  • • 相互作用网络图
  • • 节点颜色编码
  • • 边类型区分
  • • 网络拓扑属性
  • • 子网络模块识别

数据导出

  • • Excel格式结果表
  • • CSV格式数据
  • • PNG/SVG网络图
  • • Cytoscape网络文件
  • • SBML代谢网络

应用场景与案例

 

基础研究应用

转录组数据分析

对RNA-seq或微阵列实验得到的差异表达基因进行功能富集分析

案例: 癌症vs正常组织的转录组比较,识别异常激活的信号通路

蛋白质组学研究

整合蛋白质表达数据与相互作用网络,理解蛋白质功能模块

案例: 免疫反应中的蛋白质复合物识别和功能注释

GWAS后续分析

将全基因组关联研究的候选基因映射到分子网络和通路

案例: 糖尿病易感基因的通路富集分析和药物靶点预测

药物研发应用

靶点识别与验证

通过网络分析识别疾病相关的关键节点作为潜在药物靶点

药物重定位

分析已知药物的作用网络,发现新的治疗适应症

副作用预测

基于药物-靶点网络预测潜在的不良反应和毒性

临床研究应用

生物标志物发现

整合多组学数据识别疾病诊断、预后和治疗反应的分子标志物

案例: 肿瘤免疫治疗反应预测的网络生物标志物

疾病机制研究

通过网络分析揭示复杂疾病的分子机制和调控网络

案例: 阿尔茨海默病的蛋白质相互作用网络异常

精准医疗

基于患者分子特征和网络分析制定个体化治疗策略

案例: 基于基因表达网络的癌症亚型分类和治疗选择

多组学整合分析

 

基因组 + 转录组

整合基因变异和表达数据,理解基因型-表型关联

 

转录组 + 代谢组

连接基因表达与代谢物变化,解析代谢调控机制

 

蛋白组 + 表观组

整合蛋白质修饰和表观遗传标记,理解基因调控

ConsensusPathDB应用成果

10,000+
发表论文引用
100+
国家和地区用户
50+
顶级期刊发表
1M+
年度分析次数

数据库对比分析

 

主要通路分析数据库对比

特征 ConsensusPathDB STRING Reactome KEGG Metascape
数据源整合 32+数据库 15+数据库 专有数据 专有数据 40+数据库
相互作用类型 全类型 蛋白质相互作用 生化反应 代谢通路 功能模块
网络可视化 ✓ 强大 ✓ 优秀 ✓ 通路图 ✓ 通路图 ✓ 网络图
API接口 ✓ REST API ✓ REST API ✓ REST API ✓ REST API ✗ 无
物种支持 人/小鼠/酵母 2000+物种 主要模式生物 500+物种 主要模式生物
更新频率 年度更新 季度更新 季度更新 月度更新 年度更新

ConsensusPathDB 优势

数据整合全面

整合32+个公共数据库,提供最全面的分子相互作用信息

多类型网络支持

支持蛋白质、基因调控、代谢、信号传导等多种网络类型

富集分析功能强大

提供多种富集分析方法和丰富的功能注释数据库

Cytoscape集成

无缝集成Cytoscape,支持高级网络分析和可视化

使用注意事项

物种限制

主要支持人类、小鼠和酵母,其他物种数据有限

数据更新频率

年度更新,可能不如某些数据库及时反映最新研究

网络复杂性

整合多源数据可能包含冗余或冲突信息,需要谨慎解读

计算资源需求

大型网络分析可能需要较长时间,建议合理设置参数

数据库选择指南

选择ConsensusPathDB

  • • 需要全面的分子相互作用信息
  • • 进行多类型网络整合分析
  • • 需要强大的富集分析功能
  • • 使用人类/小鼠/酵母数据
  • • 需要Cytoscape集成分析

选择STRING

  • • 专注蛋白质相互作用网络
  • • 需要多物种支持
  • • 要求高质量置信度评分
  • • 需要频繁的数据更新
  • • 进行比较基因组学研究

选择Reactome/KEGG

  • • 专注特定通路类型分析
  • • 需要权威的通路注释
  • • 进行代谢通路研究
  • • 要求详细的通路图示
  • • 进行教学和展示用途

最佳实践建议

 

数据准备建议

基因ID标准化

  • • 优先使用Entrez Gene ID或Gene Symbol
  • • 确保基因ID与目标物种匹配
  • • 去除重复和无效的基因ID
  • • 检查基因ID的版本一致性

基因列表质量控制

  • • 合理的列表大小(50-5000个基因)
  • • 考虑基因表达水平和检测质量
  • • 去除假基因和预测基因
  • • 包含足够的生物学重复验证

背景基因集选择

  • • 使用与实验平台匹配的背景
  • • 考虑基因表达的组织特异性
  • • 排除低表达或检测不到的基因
  • • 保持背景与目标列表的一致性

结果解读指南

统计显著性评估

  • • 关注FDR校正后的p值
  • • 考虑效应大小(富集倍数)
  • • 验证基因集大小的合理性
  • • 评估重叠基因的生物学意义

网络结果验证

  • • 检查网络的连通性和模块化
  • • 验证关键节点的生物学功能
  • • 考虑网络边的置信度得分
  • • 使用独立数据集进行验证

分析策略优化

参数设置优化

P值阈值: 初步筛选使用0.05,严格分析使用0.01
基因集大小: 最小5个基因,最大500个基因,避免过大过小的基因集
数据库选择: 根据研究目的选择合适的功能注释数据库

多层次分析策略

  • • 从GO功能分析开始,逐步深入通路分析
  • • 结合多个数据库的结果进行交叉验证
  • • 使用网络分析识别关键调控节点
  • • 整合文献挖掘验证分析结果

常见问题与解决

问题:富集结果过于宽泛或无特异性

解决方案:
  • • 提高p值阈值,增加统计严格性
  • • 减小基因集的最大大小限制
  • • 选择更具体的功能注释数据库
  • • 重新评估输入基因列表的质量

问题:网络过于复杂,难以解读

解决方案:
  • • 增加置信度阈值,过滤低质量边
  • • 使用网络聚类算法识别功能模块
  • • 专注分析高度连接的核心节点
  • • 使用子网络提取特定功能模块

问题:基因ID映射失败或映射率低

解决方案:
  • • 确认基因ID格式和物种匹配
  • • 使用多种ID类型进行交叉验证
  • • 更新基因注释到最新版本
  • • 手动检查和修正关键基因ID

成功使用ConsensusPathDB的关键要素

数据质量

高质量的输入数据是获得可靠分析结果的基础

生物学理解

结合领域知识解读分析结果,避免过度解释

结果验证

使用独立实验或数据集验证重要发现

关于本指南

本指南旨在帮助生物信息学研究人员更好地理解和使用ConsensusPathDB数据库, 进行高质量的分子网络分析和通路富集研究。

技术支持

如有技术问题或建议,请联系:

[email protected]

Max Planck Institute for Molecular Genetics

© 2024 ConsensusPathDB使用指南. 本文档仅用于学术研究目的.

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